本稿では、ReLU型ネットワークのためのジャストインタイム（JIT）ピースワイズリニア（PL）セマンティクスを提案します。このアプローチでは、モデルを共有ガードを持つガード付きCPWL変換器にコンパイルし、オペランドが現在のセルでアフィンである場合のみハイパープレーンを追加します。また、グローバルな下限と上限を維持し、予算付きの分枝と境界法を使用します。本方式は、いつでも音の確保、完全に洗練されたセルでの正確性、単調な進捗、ガード線形の複雑さ（グローバルな複雑さ回避）、優勢プルーニング、および有限精緻化下での決定可能性を達成します。共有キャリアは、領域抽出、決定複合体、ヤコビ行列、正確な/証明されたリプシッツ、LP/SOCPロバスト性、そして最大の因果的影響をサポートします。最小限のプロトタイプでは、訪問したサブドメインに比例したコストで証明書または反例を返します。